package com.xxxx.comment.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.github.pagehelper.PageHelper;
import com.xxxx.comment.constants.RedisConstants;
import com.xxxx.comment.constants.httpcode.HttpConstants;
import com.xxxx.comment.entity.Shop;
import com.xxxx.comment.entity.bo.RedisData;
import com.xxxx.comment.entity.dto.Result;
import com.xxxx.comment.mapper.ShopMapper;
import com.xxxx.comment.service.IShopService;
import com.xxxx.comment.utils.RedisCacheClient;
import com.xxxx.comment.utils.SystemConstants;
import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.StringUtils;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * <p>
 * 服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedisCacheClient redisCache;

    @Resource
    private ShopMapper shopMapper;


    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        Shop shop = redisCache.getWithTTL(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class,
                this::getById, RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//        // 查redis
//        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue()
//                .get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
//        // 是否存在redis缓存
//        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson))
//        {
//            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
//            return Result.ok(shop);
//        }
//        // 不存在redis缓存,查数据库
//        // 为什么是!=null?因为为了防止缓存穿透，我们加个空对象("")到Redis中
//        // 如果shopJson是null，说明要去查数据库，然后存Redis
//        // 如果不是null，那就一定从Redis中取出来的->""，则说明数据库中没有该条数据
//        // 那么就返回空信息
//        if (shopJson != null)
//        {
//            return Result.fail("店铺信息不存在！");
//        }
//        Shop shop = getById(id);
//        // 缓存到redis
//        if (shop == null)
//        {
//            stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,
//                    "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//            return Result.fail("该店铺信息不存在！");
//        }
//        stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,
//                JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//        // 返回
//        return Result.ok(shop);
        if (shop == null)
            return Result.fail("该店铺信息不存在");
        return Result.ok(shop);
    }

    public Result queryById2(Long id){
        String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);
        // 1.如果redis 中 存在 不为空 则直接返回
        if(!StringUtils.isEmpty(value)){
            return Result.ok(value);
        }
        // 2.如果商铺的信息存在 但是为空字符串 则数据库中是不存在的
        if(Objects.equals(value, "")){
            return Result.fail("该店铺信息不存在");
        }
        // 3.redis中不存在该数据 ---> 数据库中查询
        Shop shop = shopMapper.selectById(id);
        if(shop == null){
            // 3.1 若数据库中为空 , 则该id不存在 存放"" 进入redis ,并返回fail信息
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,"");
            return Result.fail("该店铺信息不存在！");
        }else {
            // 3.2 若数据库中商铺信息存在,则重新添加入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,shop.toString());
        }
        // 4.返回商铺信息
        return Result.ok(shop);
    }

    @Override
    @Transactional
    public Result updateShopInfo(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null)
            return Result.fail("店铺ID不能为空！");
        // 1、更新数据库
        updateById(shop);
        // 2、删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id);

        return Result.ok();
    }

    /**
     * 使用互斥锁解决缓存击穿问题
     *
     * @param id id
     * @return 查询结果
     */
    @Override
    public Result queryByIdWithMutex(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 查redis
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 存在redis缓存直接返回
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return Result.ok(shop);
        }
        // 不存在redis缓存,查数据库
        // 为什么是!=null?因为为了防止缓存穿透发生，我们会加个空字符串("")到Redis中
        // 如果不是null，那就是从Redis中取出来的空字符串(""),说明数据库也没有这个店铺，直接返回不存在即可
        // 如果shopJson是null，说明redis中不存在这个店铺的空字符串，
        // 进而说明该店铺之前没查询过，要去查数据库
        if (shopJson != null) {
            return Result.fail("店铺信息不存在！");
        }
        // 实现缓存击穿后的缓存重构
        // 因为缓存击穿问题一般是在高并发场景下，如果不加锁，那么每个来查询的线程
        // 都会一股脑查询数据库，以便缓存数据到redis中，可能会对数据库造成较大压力
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        Shop shop;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
            // 获取锁失败
            if (!isLock) {
                // 循环等待50ms，知道查询出缓存数据或者获取到锁
                Thread.sleep(50);
                return queryByIdWithMutex(id);
            }
            // 获取锁成功，从数据库查询店铺信息，缓存到redis

            // 1.获取锁成功后再次查询redis 做双重校验
            String value = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            if(StrUtil.isNotBlank(value)){
                Shop shop1 = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
                return Result.ok(shop1);
            }
            if (value != null) {
                return Result.fail("店铺信息不存在！");
            }

            shop = getById(id);
            if (shop == null) {
                // 设置Redis中的空对象，避免缓存穿透
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,
                        "", RedisConstants.CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                return Result.fail("店铺信息不存在！");
            }
            // 数据库中存在店铺信息，缓存到redis中
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id,
                    JSONUtil.toJsonStr(shop), RedisConstants.CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        // 返回
        return Result.ok(shop);
    }

    @Override
    public Result queryShopByName(String name, Integer pageNum) {
        PageHelper.startPage(pageNum, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE);
        List<Shop> shopList = shopMapper.queryShopByName(name);

        return Result.ok(shopList);
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer pageNum, Double x, Double y) {
        // 1、没传x(经度)和y(纬度)进来，直接分页查询，返回数据
        if (x == null || y == null) {
            PageHelper.startPage(pageNum, SystemConstants.MAX_PAGE_SIZE);
            return Result.ok(shopMapper.queryShopByType(typeId, pageNum));
        }
        if (x < 0 || x > 180 || y < 0 || y > 90)
            return Result.fail(HttpConstants.INVALID_PARAM);
        // 2、计算分页参数
        int from = (pageNum - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = pageNum * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        // 3、查询redis，按照距离进行排序、分页
        String key = RedisConstants.SHOP_GEO_KEY + typeId;
        // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
        // 先从redis中查出10条距离在5000米以内的数据，后续的分页由我们手动进行
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
                key, GeoReference.fromCoordinate(x, y), new Distance(5000),
                RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(10));
        // 4、解析出ID
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> content = results.getContent();
        if (content.size() <= from)
            return Result.ok(Collections.emptyList()); // 没有下一页了，返回空数据
        // 4.1 使用from-end对数据进行截取
        ArrayList<Long> ids = new ArrayList<>(content.size());
        HashMap<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(content.size());
        // stream().skip(from)，直接跳过前from个shop对象，不进行处理，间接地完成了分页的操作
        content.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2 获取店铺ID
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3 计算距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 根据ID查询shop
        List<Shop> shops = shopMapper.queryShopByIds(ids);
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }

        return Result.ok(shops);
    }

    // 上锁
    private boolean tryLock(String key) {
        // 添加一个60秒过期的键："lock:shop:" + "店铺id"，值为"1"
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue()
                .setIfAbsent(key, "1", 60, TimeUnit.SECONDS);
        // 根据是否添加成功来判断是否成功上锁，因为redis中是单线程执行，所以不用担心多线程问题
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }

    // 解锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 使用逻辑过期解决缓存击穿问题的第二步
     *
     * @param id            店铺id
     * @param expireSeconds ttl(秒数)
     */
    private void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) {
        // 1、查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        // 2、封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        // 3、将该数据写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue()
                .set(RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
    }

    // private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    // 自定义线程池
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = new ThreadPoolExecutor(
            10, // 核心线程数
            20, // 最大线程数
            60L, // 空闲线程存活时间
            TimeUnit.SECONDS, // 时间单位
            new LinkedBlockingQueue<>(1000), // 任务队列
            Executors.defaultThreadFactory(), // 线程工厂
            new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 拒绝策略
    );

    public Shop queryWithLogicExpire(Long id) {
        String key = RedisConstants.CACHE_SHOP_KEY + id;
        // 1、从redis中查询缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        // 2、判断是否存在
        if (!StringUtils.hasText(shopJson))
            return null; // 3、不存在，直接返回
        // 4、如果命中了缓存，需要把JSON转为对象，并获取逻辑过期时间
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
        // 5、判断是否过期(isAfter：是否在后面，即是否过期，true则不过期)
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now()))
            return shop;
        // 6、缓存重建：进行到这一步，说明缓存已经逻辑过期，需要新开一个线程重建缓存
        String lockKey = RedisConstants.LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
        // 成功获取锁
        if (isLock) {
            // 双重检索

            // 1、从redis中查询缓存
            String shopJson1 = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
            // 2、判断是否存在
            if (!StringUtils.hasText(shopJson1))
                return null; // 3、不存在，直接返回
            // 4、如果命中了缓存，需要把JSON转为对象，并获取逻辑过期时间
            RedisData redisData1 = JSONUtil.toBean(shopJson1, RedisData.class);
            Shop shop1 = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData1.getData(), Shop.class);
            LocalDateTime expireTime1 = redisData.getExpireTime();
            // 5、判断是否过期(isAfter：是否在后面，即是否过期，true则不过期)
            if (expireTime1.isAfter(LocalDateTime.now()))
                return shop1;

            CompletableFuture.runAsync(()->{
                try {
                    // 尝试重建缓存，过期时间20S
                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
                } catch (Exception e) {
                    log.error(e.fillInStackTrace().toString());
                    throw new RuntimeException();
                } finally {
                    unlock(lockKey);
                }
            },CACHE_REBUILD_EXECUTOR);
        }
        // 开启线程重建缓存后，直接返回过期的shop数据
        return shop;
    }

}

